有没有办法通过scipy zoom获得更好的抗锯齿效果

Question

我正在制作一个鼠标跟踪脚本，我只是尝试编写自己的重新采样，因为我希望输出合并所有记录的分辨率，但我无法解决一些错误所以放弃并尝试scipy。

它几乎完美无缺，但它同时看起来很糟糕，特别是如果使图像变小。我认为这可能是正常的，直到我看到PIL的结果，这是非常完美的，不幸的是，那时合并阵列为时已晚。

对于记录，new_data的格式为[[(x0, y0), (x1, y0)],[(x1, y0),...。最初它是在一个字典中，每个坐标都是一个键（但我不认为它可以变成一个numpy数组）。

这是使用scipy的缩减：

zoom_factor = (desired_resolution[0] / current_resolution[0],
               desired_resolution[1] / current_resolution[1])
numpy_image = zoom(np.array(new_data), zoom_factor, order=1)

这是使用PIL：

im = im.resize(desired_resolution, Image.ANTIALIAS)

如您所见，PIL更顺畅。我目前唯一可以想到的建议是使用scipy升级到最大分辨率，然后使用PIL再次降低尺寸，但它看起来很混乱。如果有人有其他想法，请告诉我。

Answer 1

事实证明，使用scipy进行升级，然后将其转换为RGB，然后使用PIL进行缩减，这正是所需要的。

升级到了4k，尽管在1080p时它仍然看起来几乎相同（略微更加锯齿状）。从4k阵列列表中，我可以通过获取最大值并将其转换为它的颜色值来组合结果。从那时起，它就像把它送到PIL并告诉它调整到更小的东西一样简单。

这是结合2560x1440和800x600曲目（以720p保存）的结果：

显然，尺寸差异无法真正得到帮助，因为我没有存储矢量或任何东西，但它确实证明了它如何处理多种分辨率的组合。